{Uso de Redes Neuronales en Computación Evolutiva para solucionar problemas de Caja Negra

Autores/as

  • Jorge Andrés González Cetina Politécnico Grancolombiano

DOI:

https://doi.org/10.15765/wpmis.v3i1.1073

Palabras clave:

optimización de caja negra, algoritmos genéticos, redes neuronales, modelos sustitutos, optimización continua

Resumen

Uso de Algoritmos Genéticos en la busqueda en el espacio de
soluciones se optimiza el uso de Redes Neuronales en la busqueda de modelos
sustitutos para solucionar problemas de Caja Negra.

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Biografía del autor/a

Jorge Andrés González Cetina, Politécnico Grancolombiano

Ingeniero de Sistemas

Citas

S. Alarie, C. Audet, V. Garnier, S. LeDigabel, and L.-A. Leclaire. Snow water equivalent

estimation using blackbox optimization. Pacific Journal of Optimization, 9(1):1–21,

C. Audet, A. Ihaddadene, S. LeDigabel, and C. Tribes. Robust optimization of noisy

blackbox problems usingthe Mesh Adaptive Direct Search algorithm. Technical Report

G-2016-55, Les cahiers du GERAD, 2018.

R Datta, S Pradhan, and B Bhattacharya. Analysis and design optimization of a

robotic gripper using multiobjective genetic algorithm. IEEE Transactions on Systems,

Man, and Cybernetics: Systems, 46(1):16–26, 2016.

J. Goméz. HaEa: Self adaptation of operator rates in evolutionary algorithms, hybrid

adaptive evolutionary algorithm. Springer, doi:10.1007/978-3-540-24854-5_113, 2004.

N. Hansen, A. Auger, O. Mersmann, T. Tušar, and D. Brockhoff. COCO: A plat-

form for comparing continuous optimizers in a black-box setting. ArXiv e-prints,

arXiv:1603.08785, 2016.

Archivos adicionales

Publicado

2018-12-19

Cómo citar

González Cetina, J. A. (2018). {Uso de Redes Neuronales en Computación Evolutiva para solucionar problemas de Caja Negra. Working Papers. Maestría En Ingeniería De Sistemas, 3(1). https://doi.org/10.15765/wpmis.v3i1.1073